Efficiency of reverse wood biomass supply chains – a qualitative approach to identifying key parameters

Dubisz, Damian Krzysztof; Augustyniak-Wysocka, Dobrochna; Koliński, Adam

doi:10.21008/j.0239-9415.2024.090.08

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Efficiency of reverse wood biomass supply chains – a qualitative approach to identifying key parameters

Autorzy

Dubisz Damian Krzysztof , Augustyniak-Wysocka Dobrochna , Koliński Adam

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

DOI

10.21008/j.0239-9415.2024.090.08

Warianty tytułu

Efektywność odwróconych łańcuchów dostaw biomasy drzewnej - jakościowe podejście do identyfikacji kluczowych parametrów

Języki publikacji

Abstrakty

The strive for a efficiency improvement of logistics processes also affects the wood biomass industry. A numerous areas within the reverse supply chains of wood biomass show potential for optimization in the context of the circular economy development. Concerning the reverse supply chain of wood biomass, it is important to precisely identify the essential parameters that determine the overall efficiency of supply chain. The aim of this study is to identify the control parameters that determine the efficiency of processes related to the pro- cessing of wood biomass, as well as the problems and solutions that occur within the reverse supply chains of wood biomass. An attempt was made to understand the specifics of the man- agement process through the use of a qualitative approach – focus group interview (FGI). The FGI was conducted among both operational and process managers. The results obtained have been classified according to specific groups of codes and have been analysed in depth. The results obtained show that the wood biomass industry revels potential for logistics processes optimalization throughout a proper management and key process parameters identification. The application of elements of the Circular Economy (CE) in the handling processes shows a great potential for process optimization. This is consistent with the wood-biomass industry’s natural drive to solve problems, minimize waste and have a high degree of adaptation within the dynamic and changing environment of reverse supply chains. Conclusions and recommen- dations formulated can be incorporated into existing reverse supply chains of wood biomass.

Dążenie do poprawy efektywności procesów logistycznych dotyczy również przemysłu biomasy drzewnej. Liczne obszary w ramach odwrotnych łańcuchów dostaw biomasy drzewnej wykazują potencjał do optymalizacji w kontekście rozwoju gospodarki o obiegu zamkniętym. Jeśli chodzi o odwrotny łańcuch dostaw biomasy drzewnej, ważne jest, aby dokładnie zidentyfikować istotne parametry, które określają ogólną wydajność łańcucha dostaw. Celem niniejszego badania jest identyfikacja parametrów kontrolnych, które określają wydajność procesów związanych z przetwarzaniem biomasy drzewnej, a także problemów i rozwiązań, które występują w ramach odwrotnych łańcuchów dostaw biomasy drzewnej. Podjęto próbę zrozumienia specyfiki procesu zarządzania poprzez zastosowanie podejścia jakościowego – zogniskowanego wywiadu grupowego (FGI). FGI przeprowadzono zarówno wśród menedżerów operacyjnych, jak i procesowych. Uzyskane wyniki zostały sklasyfikowane według określonych grup kodów i poddane dogłębnej analizie. Pokazują one, że przemysł biomasy drzewnej ma potencjał do optymalizacji procesów logistycznych poprzez odpowiednie zarządzanie i identyfikację kluczowych parametrów procesu. Zastosowanie elementów gospodarki o obiegu zamkniętym (GOZ) w procesach przeładunkowych wykazuje duży potencjał optymalizacji procesów. Jest to zgodne z naturalnym dążeniem przemysłu biomasy drzewnej do rozwiązywania problemów, minimalizacji odpadów i wysokiego stopnia adaptacji w dynamicznym i zmieniającym się środowisku odwróconych łańcuchów dostaw. Sformułowane wnioski i zalecenia można włączyć do istniejących odwrotnych łańcuchów dostaw biomasy drzewnej.

Słowa kluczowe

wood biomass process digitalization reverse supply chain focus group interview

badania jakościowe cyfryzacja procesów zwrotne łańcuchy dostaw biomasa drzewna

Wydawca

Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej

Czasopismo

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie

Rocznik

2024

Tom

Nr 90

Strony

141--164

Opis fizyczny

Bibliogr. 43 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dubisz Damian Krzysztof

Poznan School of Logistics
Poznan University of Technology, Faculty of Engineering Management

https://orcid.org/0000-0002-6374-0124

autor

Augustyniak-Wysocka Dobrochna

Poznan Institute of Technology, Łukasiewicz Research Network

https://orcid.org/0000-0003-3307-0681

autor

Koliński Adam

Poznan School of Logistics

https://orcid.org/0000-0002-0467-4673

Bibliografia

1. Abdullah, M.I., Sarfraz, M., Qun, W., Javaid, N. (2018). Drivers of green supply chain management. Logforum, 14(4), 437-447, https://doi.org/10.17270/J.LOG.2018.297.
2. Chambers, L.W. (1997). Qualitative and quantitative research methods. Canadian Journal of Public Health, 88(1), 9-10, https://doi.org/10.1007/BF03543069.
3. Charmaz, K. (2006). Constructing grounded theory: A practical guide through qualitative analysis. Sage Publications.
4. Co, H.C., Barro, F. (2009). Stakeholder theory and dynamics in supply chain collaboration. International Journal of Operations & Production Management, 29(6), 591-611, https://doi.org/10.1108/01443570910957573.
5. Croxton, K.L., García‐Dastugue, S.J., Lambert, D.M., Rogers, D.S. (2001). The Supply Chain Management Processes. The International Journal of Logistics Management, 12(2), 13-36, https://doi.org/10.1108/09574090110806271.
6. Dahmus, J.B. (2014). Can Efficiency Improvements Reduce Resource Consumption? A Historical Analysis of Ten Activities. Journal of Industrial Ecology, 18(6), 883-897, https://doi.org/10.1111/jiec.12110.
7. Danish, M., Ahmad, T. (2018). A review on utilization of wood biomass as a sustainable precursor for activated carbon production and application. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 87, 1-21, https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.02.003.
8. De Mattos Nascimento, D.L., De Oliveira‐Dias, D., Moyano‐Fuentes, J., Maqueira Marín, J.M., Garza‐Reyes, J.A. (2024). Interrelationships between circular economy and Industry 4.0: A research agenda for sustainable supply chains. Business Strategy and the Environment, 33(2), 575-596, https://doi.org/10.1002/bse.3502.
9. Desing, H., Brunner, D., Takacs, F., Nahrath, S., Frankenberger, K., Hischier, R. (2020). A circular economy within the planetary boundaries: Towards a resource-based, systemic approach. Resources, Conservation and Recycling, 155, 104673, https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2019.104673.
10. Dubisz, D., Golińska-Dawson, P., Koliński, A. (2022). Measuring CO2 emissions level for more sustainable distribution in a supply chain. Engineering and Applied Science Research, 49, 804810, https://doi.org/10.14456/EASR.2022.78.
11. Dubisz, D., Golinska-Dawson, P., Kolinski, A. (2023). Impact of Standardized Reusable Packaging on a Supply Chain Design and Environmental Efficiency. In: V. Ivanov, J. Trojanowska, I. Pavlenko, E. Rauch, J. Piteľ (eds.). Advances in Design, Simulation and Manufacturing VI. Springer Nature Switzerland, 102-112, https://doi.org/10.1007/978-3-031-32767-4_10.
12. Golinska, P. (ed.) (2014). Environmental issues in automotive industry. Springer.
13. Handfield, R.B., Walton, S.V., Seegers, L.K., Melnyk, S.A. (1997). ‘Green’ value chain practices in the furniture industry. Journal of Operations Management, 15(4), 293-315, https://doi.org/10.1016/S0272-6963(97)00004-1.
14. Hervani, A.A., Helms, M.M., Sarkis, J. (2005). Performance measurement for green supply chain management. Benchmarking: An International Journal, 12(4), 330-353, https://doi.org/10.1108/14635770510609015.
15. Hofmann, E. (2017). Big data and supply chain decisions: The impact of volume, variety and velocity properties on the bullwhip effect. International Journal of Production Research, 55(17), 5108-5126, https://doi.org/10.1080/00207543.2015.1061222.
16. Javied, T., Rackow, T., Franke, J. (2015). Implementing Energy Management System to Increase Energy Efficiency in Manufacturing Companies. Procedia CIRP, 26, 156-161, https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.07.057.
17. Kamimura, K., Kuboyama, H., Yamamoto, K. (2012). Wood biomass supply costs and potential for biomass energy plants in Japan. Biomass and Bioenergy, 36, 107-115, https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2011.10.020.
18. Kawa, A., Golinska, P. (2010). Supply Chain Arrangements in Recovery Network. In: P. Jędrzejowicz, N.T. Nguyen, R.J. Howlet, L.C. Jain (eds.). Agent and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications, vol. 6071. Springer Berlin Heidelberg, 292-301, https://doi.org/10.1007/978-3-642-13541-5_30.
19. Kayikci, Y. (2018). Sustainability impact of digitization in logistics. Procedia Manufacturing, 21, 782-789, https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.02.184.
20. Keefe, R., Anderson, N., Hogland, J., Muhlenfeld, K. (2014). Woody Biomass Logistics. In: D.L. Karlen (ed.). Cellulosic Energy Cropping Systems. John Wiley and Sons, Ltd., 251-279, https://doi.org/10.1002/9781118676332.ch14.
21. Kogler, C., Rauch, P. (2018). Discrete event simulation of multimodal and unimodal transportation in the wood supply chain: A literature review. Silva Fennica, 52(4), https://doi.org/10.14214/sf.9984.
22. Kogler, C., Schimpfhuber, S., Eichberger, C., Rauch, P. (2021). Benchmarking Procurement Cost Saving Strategies for Wood Supply Chains. Forests, 12(8), 1086, https://doi.org/10.3390/f12081086.
23. Koliński, A., Śliwczyński, B., Golińska-Dawson, P. (2016). Evaluation model for production process economic efficiency. Logforum, 12(2), https://doi.org/10.17270/J.LOG.2016.2.3.
24. Kristiyanti, M., Rosita, N.D., Hermawati, R., Khamdilah, A., Kundori, K., Mawardi, K. (2024). Logistics digitalization on import document activities: Electronic delivery orders and service quality in maritime ports. International Journal of Data and Network Science, 8(1), 227-236, https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.9.029.
25. Krstić, M., Agnusdei, G.P., Miglietta, P.P., Tadić, S., Roso, V. (2022). Applicability of Industry 4.0 Technologies in the Reverse Logistics: A Circular Economy Approach Based on COmprehensive Distance Based RAnking (COBRA) Method. Sustainability, 14(9), 5632, https://doi.org/10.3390/su14095632.
26. Lee, J., Joo, H.Y. (2020). The Impact of Top Management’s Support on the Collaboration of Green Supply Chain Participants and Environmental Performance. Sustainability, 12(21), 9090, https://doi.org/10.3390/su12219090.
27. Mair, C., Stern, T. (2017). Cascading Utilization of Wood: A Matter of Circular Economy? Current Forestry Reports, 3(4), 281-295, https://doi.org/10.1007/s40725-017-0067-y.
28. Marques, A., Cunha, J., Meyer, A., Navare, K. (2020). Contribution Towards a Comprehensive Methodology for Wood-Based Biomass Material Flow Analysis in a Circular Economy Setting. Forests, 11(1), 106, https://doi.org/10.3390/f11010106.
29. Mobini, M., Sowlati, T., Sokhansanj, S. (2013). A simulation model for the design and analysis of wood pellet supply chains. Applied Energy, 111, 1239-1249, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.06.026.
30. Musab, O., Christian, B. (2014). Qualitative Research Method Summary. Journal of Multidisciplinary Engineering Science and Technology, I(5).
31. Nagy, J., Oláh, J., Erdei, E., Máté, D., Popp, J. (2018). The Role and Impact of Industry 4.0 and the Internet of Things on the Business Strategy of the Value Chain – The Case of Hungary. Sustainability, 10(10), 3491, https://doi.org/10.3390/su10103491.
32. Nowak, P., Kirchner, M., Koliński, A. (2022). Analysis of digitalisation needs improving the supply chain efficiency for new silk road transport corridor. Ekonomska Misao i Praksa, 31(2), 487-503, https://doi.org/10.17818/EMIP/2022/2.7.
33. Pathak, V., Jena, B., Kalra, S. (2013). Qualitative research. Perspectives in Clinical Research, 4(3), 192, https://doi.org/10.4103/2229-3485.115389.
34. Potting, J., Hekkert, M., Worrell, E., Hanemaaijer, A. (2017). Circular economy: Measuring innovation in the product chain (no. 2544). PBL Netherlands Environmental Assessment Agency.
35. Queiroz, M.M., Fosso Wamba, S. (2019). Blockchain adoption challenges in supply chain: An empirical investigation of the main drivers in India and the USA. International Journal of Information Management, 46, 70-82, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.021.
36. Sherwood, J. (2020). The significance of biomass in a circular economy. Bioresource Technology, 300, 122755, https://doi.org/10.1016/j.biortech.2020.122755.
37. Sosnowski, P.C., Cyplik, P. (2022). Closed loop supply chains and circular economy – the possibilities of interplay. Logforum, 18(4), 413-420, https://doi.org/10.17270/J.LOG.2022.784.
38. Suárez-Eiroa, B., Fernández, E., Méndez-Martínez, G., Soto-Oñate, D. (2019). Operational principles of circular economy for sustainable development: Linking theory and practice. Journal of Cleaner Production, 214, 952-961, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.271.
39. Torrisi, V., Ignaccolo, M., Inturri, G. (2017). Analysis of road urban transport network capacity through a dynamic assignment model: Validation of different measurement methods. Transportation Research Procedia, 27, 1026-1033, https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.135.
40. Vis, M., Mantau, U., Allen, B. (2016). Study on the optimised cascading use of wood (Final Report No. 394/PP/ENT/RCH/14/7689). European Commission.
41. Werner-Lewandowska, K., Golińska-Dawson, P., Cyplik, P. (2024). Stimulators of transition toward circular supply chain – Exploratory studies in Electrical and Electronic Equipment industry. Logforum, 20(1), 83-96, https://doi.org/10.17270/J.LOG.000973.
42. Yuan, Z. (2012). A Dynamic Management Method for Fast Manufacturing Resource Reconfiguration. Physics Procedia, 33, 1558-1564, https://doi.org/10.1016/j.phpro.2012.05.253.
43. Zapp, M., Marques, M., Powell, J.J.W. (2021). Blurring the boundaries. University actorhood and institutional change in global higher education. Comparative Education, 57(4), 538-559, https://doi.org/10.1080/03050068.2021.1967591.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-47867b62-dc26-4eca-af63-f512f8de6c97